Question

我的目标是获取数据帧的本地最大高度的索引。这些在每列3到5之间变化。

我尝试过使用apply函数，但收到错误Shape of passed values is (736, 4), indices imply (736, 480)或could not broadcast input array from shape (0) into shape (1)。

我的矩阵是480x736。

以下是我为apply函数编写的内容：

import numpy as np
import peakutils
df.apply(lambda x: peakutils.indexes(x, thres=0.02/max(x), min_dist=100))

以下是我能够开展的工作：

indexes =[]
import numpy as np
import peakutils
for column in df:
    indexes.append(peakutils.indexes(df[column], thres=0.02/max(df[column]), min_dist=100))

索引通常是4个长度，但偶尔我会得到1个或更少：

Out[32]: 
[array([ 12, 114, 217, 328, 433]),
 array([ 12, 116, 217, 325, 433]),
 array([ 64, 166, 283, 389]),
 array([105, 217, 326, 433]),
 array([105, 237, 390])]

我的猜测是输出的问题来自于我不知道结果数据帧的形状。形状从一开始就是不确定的。

如何将函数应用于输出大小不同的df＆amp;键入吗

Answer 1

大熊猫正在努力做一些事情＆＃34;与数组。你可以短路“＃34;某事＆＃34;将lambda的返回值包含在pd.Series

中

试试这个：

df.apply(lambda x: pd.Series(peakutils.indexes(x, thres=0.02/max(x), min_dist=100)))

将函数应用于pandas数据帧并获得不同大小的ndarray输出

1 个答案: